Introduction
Ce projet est rĆ©alisĆ© dans le cadre de la matiĆØre Visualisation de donnĆ©es enseignĆ©e Ć lāUniversitĆ© de Technologie de Troyes.
Notre analyse porte sur le World Happiness Report, une enquête annuelle qui récolte des données du monde entier pour indiquer comment les gens évaluent leur propre vie dans plus de 150 pays du globe. Le but de notre projet est de concevoir les meilleures visualisations possibles pour analyser les données du World Happiness Report et pour mettre en valeur les informations qui en découlent.
Lien des datasets
- World Happiness Report (de 2015 Ć 2019)
- World Happiness Report (2020)
- World Happiness Report (2021)
- Healthy Lifestyle Cities Report 2021
Le dernier dataset apporte des indicateurs supplĆ©mentaires sur ce qui est susceptible de provoquer le bonheur des populations (prix de la vie, soleil, obĆ©sitĆ©ā¦). Cependant, il ne comporte uniquement les donnĆ©es de 2021, ainsi nous pourrons seulement le comparer avec le dataset qui comporte les donnĆ©es du World Happiness Report de 2021. Cela nous permettra dāapporter une nouvelle dimension Ć notre analyse.
DonnƩes
Le jeu de donnĆ©es que nous avons choisi dāĆ©tudier est issu dāune enquĆŖte de rĆ©fĆ©rence sur lāĆ©tat du bonheur dans le monde. Il comporte des donnĆ©es de 2015 Ć 2021, et classe 155 pays selon leur niveau de bonheur. Il permet dāĆ©tablir une corrĆ©lation entre diffĆ©rents critĆØres (libertĆ©, corruption, cadre de vieā¦) et le niveau de bonheur qui en dĆ©coule.
Les jeux de donnƩes initiaux comportent 13 variables :
| Variable | Class | Description |
|---|---|---|
| country | character | Nom du pays |
| region | character | Région à laquelle le pays appartient |
| hapiness rank | integer | Classement du pays sur la base du score du bonheur |
| hapiness score | double | Un indicateur mesurĆ© chaque annĆ©e en posant aux personnes de lāĆ©chantillon la question suivante : āComment Ć©valuez-vous votre bonheur sur une Ć©chelle de 0 Ć 10 où 10 est le plus heureuxā |
| lower confidence interval | double | Intervalle de confiance infƩrieur du score de bonheur |
| upper confidence interval | double | Intervalle de confiance supƩrieur du score de bonheur |
| economy (GPD per capita) | double | La mesure dans laquelle le PIB contribue au calcul du score du bonheur |
| family | double | La mesure dans laquelle la famille contribue au calcul du score du bonheur |
| health (life expectancy) | double | La mesure dans laquelle lāespĆ©rance de vie a contribuĆ© au calcul du score du bonheur |
| freedom | double | La mesure dans laquelle la libertƩ a contribuƩ au calcul du score du bonheur |
| trust (governement corruption) | double | La mesure dans laquelle la perception de la corruption contribue au score de bonheur |
| generosity | double | La mesure dans laquelle la gƩnƩrositƩ a contribuƩ au calcul du score de bonheur |
| dystopia residual | double | āRĆ©siduā correspondant Ć lāĆ©cart entre le modĆØle thĆ©orique et la rĆ©alitĆ©, auquel on ajoute un score de dystopie (score dāun pays hypothĆ©tique moins bien classĆ© que tous les autre) |
Par la suite, nous avons ajouté plusieurs données nécessaires à la création de cartes : les coordonnées géographiques des pays, ainsi que leur géométrie, afin de pouvoir colorier les surfaces des pays sur les cartes. Nous avons également ajouté une colonne indiquant le continent sur lequel se trouve chaque pays.
Lāensemble des donnĆ©es utilisĆ©es est disponible dans le dossier
/data/
Ces donnĆ©es nous semblent pertinentes dans le cadre dāune analyse car :
- Elles sont analysables dans le temps
- Elles sont analysables gƩographiquement
- Elles permettent dāĆ©tudier diffĆ©rents facteurs de contribution au bonheur en fonction des rĆ©gions du monde, des culturesā¦
Plan dāanalyse
Classements : Quels sont les pays et régions du monde les mieux classés en matière de bonheur global ?
Analyse temporelle : Comment évolue le bonheur moyen au fil des années ? (en regroupant par région, en utilisant des facet charts pour visualiser les différentes années en même temps)
Analyse gĆ©ographique : Yāa-t-il des rĆ©gions du monde moins heureuses que dāautres ? Pourquoi ? ā”ļø Utiliser les facteurs de contribution du score pour mettre en Ć©vidence des causes de disparitĆ©
Analyse factorielle : Le niveau de bonheur est-il directement corrĆ©lĆ© Ć la libertĆ© des individus ? ā”ļø Question extensible Ć la richesse, Ć lāespĆ©rance de vieā¦
Quelle combinaison de facteurs hauts entraĆ®ne une hausse du bonheur ? Quelle combinaison de facteurs bas entraĆ®ne une diminution de celui-ci ? (par exemple: avoir une espĆ©rance de vie Ć©levĆ©e ET un PIB Ć©levĆ© ET un taux de libertĆ© elevĆ© implique-t-il nĆ©cessairement un haut niveau de bonheur, au-dessus dāun certain seuil ?)
Nettoyage des donnƩes
Le nettoyage des jeux de donnĆ©es est la premiĆØre Ć©tape du projet, et certainement lāune des plus importantes. Nous nous en sommes rendus compte aprĆØs avoir essayĆ© de concevoir des graphiques avec les jeux de donnĆ©es bruts : nous avons Ć©tĆ© trĆØs vite restreints, dāun cĆ“tĆ© car il Ć©tait impossible dāanalyser les donnĆ©es temporellement car les donnĆ©es Ć©taient sĆ©parĆ©es dans des datasets diffĆ©rents, et de lāautre parce que les noms des variables comportaient des espaces et diffĆ©raient dāun dataset Ć lāautre.
Afin de pouvoir travailler efficacement, nous avons opƩrƩ le nettoyage suivant :
Nous avons commencĆ© par analyser tous les datasets pour voir si les donnĆ©es nommĆ©es de la mĆŖme maniĆØre correspondent Ć la mĆŖme chose (ce qui nāĆ©tait pas toujours le cas). Parfois, la variable āfreedomā dāun dataset correspondait Ć la variable āexplained_by_freedomā dāun autre dataset.
Nous avons ensuite renommé toutes les colonnes de tous les datasets de la même manière selon la convention définie ci-dessous.
Nous avons fusionnĆ© lāensemble des datasets de maniĆØre Ć travailler sur un seul tableau propre Ć lāaide de filtres par la suite. Nous avions au prĆ©alable ajoutĆ© une variable Year car cette donnĆ©e nāĆ©tait pas fournie Ć lāintĆ©rieur des datasets et nous aurions mĆ©langĆ© toutes les donnĆ©es lors de la fusion des datasets.
Afin de pouvoir travailler avec des cartes, nous avons Ć©tĆ© contraints dāajouter pour chaque pays des donnĆ©es gĆ©omĆ©triques et GPS.
Convention de nommage des colonnes
- Le nom des colonnes commence par une Majuscule
- Les espaces sont remplacĆ©s par un underscore ā_ā
Ć savoir
Avant de commencer lāanalyse dĆ©taillĆ©e du jeu de donnĆ©es, il y a quelques informations Ć connaĆ®tre.
- Comme nous allons analyser le score de bonheur des rƩgions, nous avons jugƩ utile de prƩsenter la liste des pays de chaque rƩgion :
| Region | Countries |
|---|---|
| Australia and New Zealand | Australia, New Zealand |
| Central and Eastern Europe | Albania, Armenia, Azerbaijan, Belarus, Bosnia and Herzegovina, Bulgaria, Croatia, Czech Republic, Estonia, Georgia, Hungary, Kazakhstan, Kosovo, Kyrgyzstan, Latvia, Lithuania, Macedonia, Moldova, Montenegro, Poland, Romania, Russia, Serbia, Slovakia, Slovenia, Tajikistan, Turkmenistan, Ukraine, Uzbekistan |
| Eastern Asia | China, Hong Kong, Japan, Mongolia, South Korea, Taiwan |
| Latin America and Caribbean | Argentina, Bolivia, Brazil, Chile, Colombia, Costa Rica, Dominican Republic, Ecuador, Guatemala, Haiti, Honduras, Jamaica, Mexico, Nicaragua, Panama, Paraguay, Peru, Salvador, Suriname, Trinidad and Tobago, Uruguay, Venezuela |
| Middle East and Northern Africa | Algeria, Bahrain, Egypt, Iran, Iraq, Israel, Jordan, Kuwait, Lebanon, Libya, Morocco, Oman, Palestinian Territories, Qatar, Saudi Arabia, Syria, Tunisia, Turkey, United Arab Emirates, Yemen |
| North America | Canada, United States |
| Southeastern Asia | Cambodia, Indonesia, Laos, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thailand, Vietnam |
| Southern Asia | Afghanistan, Bangladesh, Bhutan, India, Nepal, Pakistan, Sri Lanka |
| Sub-Saharan Africa | Angola, Benin, Botswana, Burkina Faso, Burundi, Cameroon, Central African Republic, Chad, Comoros, Congo (Brazzaville), Congo (Kinshasa),Djibouti, Ethiopia, Gabon, Ghana, Guinea, Ivory Coast, Kenya, Lesotho, Liberia, Madagascar, Malawi, Mali, Mauritania, Mauritius, Mozambique, Niger, Nigeria, Rwanda, Senegal, Sierra Leone, Somaliland región, South Africa, Sudan, Swaziland, Tanzania, Togo, Uganda, Zambia, Zimbabwe |
| Western Europe | Austria, Belgium, Cyprus, Denmark, Finland, France, Germany, Greece,Iceland, Ireland, Italy, Luxembourg, Malta, Netherlands, North Cyprus, Norway, Portugal, Spain, Sweden, Switzerland, United Kingdom |
- Quāest ce que le bonheur ?
Avant dāĆ©tudier le World Happiness Report, il est important de dĆ©finir ce quāest le bonheur, car il peut sāagir dāune notion assez subjective.
Le bonheur est un Ć©tat Ć©motionnel agrĆ©able, Ć©quilibrĆ© et durable dans lequel se trouve quelquāun qui estime ĆŖtre parvenu Ć la satisfaction des aspirations et dĆ©sirs quāil juge importants. Il perƧoit alors sa propre situation de maniĆØre positive et ressent un sentiment de plĆ©nitude et de sĆ©rĆ©nitĆ©, sans stress ni inquiĆ©tude. Cette impression ressentie, indispensable Ć la survie des mammifĆØres, est principalement le rĆ©sultat de la production de sĆ©rotonine, rĆ©duisant la prise de risques et poussant ainsi lāindividu Ć maintenir une situation qui lui est favorable. Le bonheur ne doit pas ĆŖtre confondu avec la sensation passagĆØre de plaisir, issue principalement de la production de dopamine et non de sĆ©rotonine, mais reprĆ©sente au contraire un Ć©tat dāĆ©quilibre, agrĆ©able, qui dure dans le temps.
Source : Wikipedia
- Est-ce que les donnƩes rƩcoltƩes sont vraiment objectives ?
La principale question posĆ©e lors des enquĆŖtes sur le bonheur est : āImaginez une Ć©chelle avec des barreaux numĆ©rotĆ©s de zĆ©ro en bas Ć dix en haut. Le barreau du haut reprĆ©sente la meilleure vie possible pour vous, et le barreau du bas la pire vie possible pour vous. Sur quel barreau pensez-vous vous tenir Ć ce moment de votre vie ?ā. Connue sous le nom dāĆ©chelle de Cantril, cette Ć©valuation du bien-ĆŖtre, ainsi que la formulation prĆ©cise de la question, constitue un standard commun pour les recherches sur le bien-ĆŖtre subjectif. En effet, le bonheur est une notion trĆØs subjective, et peut rapidement ĆŖtre faussĆ©e par les petits Ć©vĆ©nements du quotidien. Si on pose la question Ć quelquāun qui vient dāavoir un F en IF36 et qui a loupĆ© son train pour rentrer chez ses parents Ć Toulouse, il y a beaucoup de chances que sa rĆ©ponse soit influencĆ©e par ses troubles actuels. Pourtant, ils ne dĆ©finissent pas le bonheur sur le long terme de lāindividu, seulement il est difficile pour lāhomme dāavoir une vision dāensemble sur sa vie. Ainsi, lāĆ©chelle de Cantril semble ĆŖtre selon les experts la mesure la plus fructueuse du bonheur des individus.
Il faut donc garder Ć lāesprit que les donnĆ©es constituent une auto-Ć©valuation des individus, ainsi elles sont par dĆ©faut subjectives. Cependant, elles tendent Ć ĆŖtre comparables grĆ¢ce Ć lāĆ©chelle de Cantril, qui nous offre la mesure la plus universelle possible du bonheur.
Sources : Cairn.info & Our World in Data
I) Classements : Quels sont les pays et régions du monde les mieux classés en matière de bonheur ?
Dans cette partie, nous identifierons les régions du monde et les pays où la population est la plus heureuse. Nous pourrons comparer ces classements avec les informations que nous obtiendrons suite à notre analyse factorielle, de sorte à observer si les populations les plus riches, libres, généreuses, etc. sont aussi les plus heureuses.
Les visualisations rƩalisƩes
Le classement des rƩgions en fonction de leur score de bonheur de 2021
Les 10 pays les plus heureux en 2021
Les 10 pays les moins heureux en 2021
Lāensemble des visualisations sont rĆ©alisĆ©es avec les donnĆ©es de lāannĆ©e 2021, car ce sont les donnĆ©es les plus rĆ©centes que nous possĆ©dons Ć ce jour.
1. Classement des rƩgions en fonction de leur score de bonheur
La premiĆØre visualisation est un classement des rĆ©gions en fonction de la moyenne des scores de bonheur de leurs pays. Certaines rĆ©gions, comme lāAustralie et la Nouvelle ZĆ©lande et lāAmĆ©rique du Nord ne comptent que trĆØs peu de pays, ainsi ce classement ne reflĆØte pas forcĆ©ment les mĆŖmes informations que le classement des pays les plus heureux, que nous allons dĆ©couvrir par la suite.
Sans trop de surprise, on observe que les 3 rĆ©gions du monde les plus heureuses sont les rĆ©gions où les pays sont les plus dĆ©veloppĆ©s, soit LāAustralie et la Nouvelle ZĆ©lande, lāAmĆ©rique du Nord et lāEurope de lāOuest.
ParallĆØlement, on constate que les rĆ©gions en bas du classement, soit lāAsie du Sud Ouest et lāAfrique Sub-saharienne, correspondent aux rĆ©gions où les pays sont sous dĆ©veloppĆ©s.
Ainsi, les conditions de vie respectives dans les diffĆ©rentes rĆ©gions du monde semblent avoir une forte influence sur le bonheur des populations. MĆŖme si lāargent ne fait pas le bonheur, on constate ici quāil y contribue fortement.
1. Classement des pays en fonction de leur score de bonheur
1. Top 10 des pays les plus heureux
Ce deuxiĆØme graphique en barres permet de visualiser les 10 pays les plus heureux en 2021.
Contrairement Ć la visualisation prĆ©cĆ©dante, on constate que la majoritĆ© des pays de ce Top 10 nāappartienent pas aux deux rĆ©gions les mieux classĆ©es (sans compter la Nouvelle ZĆ©lande qui occupe la 9ĆØme position du classement). En effet, 9 des 10 pays du classement font partie de lāEurope de lāOuest, pourtant elle nāoccupe que la 3ĆØme place du classement par rĆ©gion. Cela montre quāil doit y avoir des disparitĆ©s entre les pays de cette rĆ©gion.
2. Top 10 des pays les moins heureux
Comme nous nous y attendions, le pays le moins heureux du monde en 2021 est lāAfghanistan. Son score si bas sāexplique par la situation actuelle du pays : prise de pouvoir par les talibans, crimes de guerre, non respect des droits de lāHomme, famineā¦
En ce qui concerne les autres pays du classement, leur position sāexplique par un climat dangeureux : risques dāattentats Ć©levĆ©s (Zimbabwe), prĆ©sence de gangs violents (Haiti), taux de criminalitĆ© Ć©lĆ©vĆ© (Lesotho), vols et cambriolages nombreux (Rwanda)ā¦
Ainsi, le climat dāinsĆ©curitĆ© dans lequel vivent les populations de ces pays influe beaucoup sur le bonheur des habitants.
II) Analyse temporelle : Comment Ʃvolue le bonheur moyen au fil des annƩes ?
Cette deuxiĆØme partie sāattachera Ć rĆ©pondre Ć la question āComment a Ć©voluĆ© le bonheur au fil des annĆ©es entre 2015 Ć 2021 ?ā Le dĆ©roulement de lāanalyse nous amĆØnera par la suite Ć diviser cette question en plusieurs sous-questions moins vastes.
Les visualisations rƩalisƩes
La courbe dāĆ©volution du bonheur dans le monde entre 2015 et 2021
Les courbes dāĆ©volution du bonheur dans chacune des rĆ©gions du monde entre 2015 et 2021
Un Top 10 des pays dont le score de bonheur a le plus grand taux dāaccroissement positif entre 2015 et 2021
Un Top 10 des pays dont le score de bonheur a le plus grand taux dāaccroissement nĆ©gatif entre 2015 et 2021
1. LāĆ©volution du bonheur moyen dans le monde
Nous commencerons cette analyse par la visualisation du bonheur moyen au niveau mondial. La visualisation suivante est donc construite à partir de la moyenne globale des scores de bonheur de tous les pays chaque année.
<<<<<<< HEAD ======= >>>>>>> ae0140bd50f7df00088e3fa3875c08326d32a60bAttention : On peut penser Ć premiĆØre vue que la variation du bonheur moyen au fil des ans est importante. Il est important de prendre en compte lāĆ©chelle de lāaxe des ordonnĆ©es : la variation est en rĆ©alitĆ© relativement faible, cette Ć©chelle ayant prĆ©cisĆ©ment Ć©tĆ© choisie pour quāelle soit plus visuelle.
Ce graphique nous indique que le niveau moyen de bonheur dans le monde observe une tendance à la hausse, hormis une légère baisse en 2017.
Fait intĆ©ressant, on nāobserve pas de baisse en 2020, annĆ©e dāapparition du Covid-19 et de confinements gĆ©nĆ©ralisĆ©s dans de nombreux pays. On peut cependant sāinterroger sur la reprĆ©sentativitĆ© de ce rĆ©sultat au vu de la moyenne globale effectuĆ©e. Quāen est-il lorsque nous nous plaƧons Ć lāĆ©chelle des diffĆ©rentes rĆ©gions du monde ?
2. LāĆ©volution du bonheur dans les diffĆ©rentes rĆ©gions du monde
Cette seconde visualisation sāattache Ć rĆ©pondre Ć la question plus prĆ©cise de lāĆ©volution du score de bonheur moyen par rĆ©gion, chaque ligne reprĆ©sentant les donnĆ©es dāune rĆ©gion. On transforme pour cela nos donnĆ©es de sorte Ć les regrouper par annĆ©e ET par rĆ©gion, puis on calcule la moyenne du score de bonheur par rĆ©gion pour chaque annĆ©e.
<<<<<<< HEAD
On peut donc observer lāĆ©volution des scores de bonheur obtenus via ce
regroupement par la visualisation suivante :
On a ajoutĆ© Ć ces donnĆ©es triĆ©es par rĆ©gion la moyenne mondiale. On peut donc effectuer simplement des comparaisons (en cliquant sur lāĆ©tiquette dāune rĆ©gion pour la faire apparaĆ®tre/disparaĆ®tre notamment) entre les diffĆ©rentes rĆ©gions.
=======On peut donc observer lāĆ©volution des scores de bonheur obtenus via ce regroupement par la visualisation suivante :
On a ajoutĆ© Ć ces donnĆ©es triĆ©es par rĆ©gion la moyenne mondiale. On peut donc effectuer simplement des comparaisons (en cliquant sur lāĆ©tiquette dāune rĆ©gion pour la faire apparaĆ®tre/disparaĆ®tre notamment) entre les diffĆ©rentes rĆ©gions du monde.
>>>>>>> ae0140bd50f7df00088e3fa3875c08326d32a60bOn se rend ici aisĆ©ment compte quāil ne fallait pas se contenter dāune moyenne globale, et quāune moyenne par rĆ©gion nous montre des disparitĆ©s bien plus importantes quant Ć lāĆ©volution du niveau de bonheur dans le monde au cours des derniĆØres annĆ©es.
LāAsie du Sud, par exemple, observe une tendance Ć la baisse de son score de bonheur depuis 2017, tandis que lāEurope occidentale observe une tendance Ć la hausse sur cette mĆŖme pĆ©riode.
Pour terminer sur cet aspect de lāĆ©volution du score de bonheur, une visualisation est disponible sur notre application Rshiny pour dĆ©tailler lāĆ©volution du score de bonheur Ć lāĆ©chelle de diffĆ©rents pays spĆ©cifiques:
[InsƩrer visu Rshiny]
3. Les pays dont le niveau de bonheur a le plus augmenté au cours des dernières années
La visualisation suivante sāattache aux pays ayant connu une hausse de leur score de bonheur entre 2015 et 2021. Elle reprĆ©sente les 10 taux dāaccroissement de ce score les plus importants, en prenant le score de 2015 comme rĆ©fĆ©rence (un taux dāaccroissement de 20% signifie donc quāen 2021, le score de bonheur du pays est 20% plus Ć©levĆ© quāen 2015).
EXPLICATIONS
Voyons maintenant le rƩsultat pour les pays dont le score a le plus chutƩ entre 2015 et 2021 :
EXPLICATIONS
=======3. Les pays dont le niveau de bonheur a le plus varié au cours des dernières années
a) Les pays avec la plus grande augmentation de leur score de bonheur entre 2015 et 2021
La visualisation suivante sāattache aux pays ayant connu la plus grande hausse de leur score de bonheur entre 2015 et 2021. Elle reprĆ©sente les 10 taux dāaccroissement du score de bonheur les plus importants, en prenant le score de 2015 comme rĆ©fĆ©rence.
Un taux dāaccroissement de 20% signifie donc quāen 2021, le score de bonheur du pays est 20% plus Ć©levĆ© quāen 2015.
Nous sommes mitigĆ©s face aux informations qui ressortent de ce graphique. Dāun cĆ“tĆ©, il nous paraĆ®t logique que les pays avec le plus fort taux dāaccroissement sont des pays dont le score de bonheur est assez bas, et peut donc facilement sāamĆ©liorer. Dāun autre cĆ“tĆ©, lorsquāon sāintĆ©resse Ć la situation actuelle au BĆ©nin, on constate que le pays est situĆ© dans une rĆ©gion soumise Ć beaucoup dāactes terroristes, et que la cybercriminalitĆ© se dĆ©veloppe beaucoup dans le pays. On peut alors sāinterroger sur les limites du World Happiness Report : quelle partie de la population du pays est interrogĆ©e ? Est-ce que lāĆ©chantillon interrogĆ© est vraiment reprĆ©sentatif de lāavis de la population ?
b) Les pays avec la plus grande rƩgression de leur score de bonheur entre 2015 et 2021
Voyons maintenant le rƩsultat pour les pays dont le score a le plus chutƩ entre 2015 et 2021 :
Sans surprise, les pays de ce Top 10 sont quasiement les mĆŖmes que les pays les moins heureux dans le monde en 2021. Cette baisse du score de bonheur sāexplique principalement par une dĆ©gradation des conditions de vie dans le pays et un climat dāinsĆ©curitĆ© croissant.
4. Le score de bonheur moyen par rƩgion chaque annƩe
La visualisation suivante reprĆ©sente lāĆ©volution du score de bonheur moyen de chaque rĆ©gion au fil des annĆ©es.
Non, ces graphes ne sont pas identiques ;)
LāintĆ©rĆŖt principal de ce graphique est de constater en un coup dāoeil que les scores moyens par rĆ©gion restent trĆØs stables. Les rĆ©gions ont Ć©tĆ© ordonnĆ©es par ordre dĆ©croissant, de la rĆ©gion possĆ©dant le meilleur score Ć celle possĆ©dant le moins bon en XXXX.
EXPLICATIONS
III) Analyse gĆ©ographique : Yāa-t-il des rĆ©gions du monde moins heureuses que dāautres ?
Dans cette partie, le but est de mieux visualiser les prĆ©fĆ©rences gĆ©ographiques du bonheur : et pour cela, rien de mieux que lāutilisation de cartes choroplĆØthes.
Les visualisations rƩalisƩes
Un boxplot qui indique la distribution des scores de bonheur de chaque rƩgion
Un bar chart qui indique la rƩpartition des pays en fonction de leur score de bonheur
Une carte du monde colorƩe par pays en fonction de leur score de bonheur (avec Leaflet)
1. La distribution des scores de bonheur de chaque rƩgion chaque annƩe
La visualisation du boxplot nous permet de situer rapidement les scores de bonheurs des pays dāune mĆŖme rĆ©gion. On constate en un coup dāoeil que les 3 rĆ©gions du monde les plus heureuses sont la Nouvelle ZĆ©lande, lāAmĆ©rique du Nord et lāEurope de lāOuest.
>>>>>>> ae0140bd50f7df00088e3fa3875c08326d32a60b2. La rƩpartition du niveau de bonheur des diffƩrentes rƩgions du monde chaque annƩe
<<<<<<< HEADCet histogramme permet de visualiser le score de bonheur le plus prĆ©sent dans une rĆ©gion. Le score de chaque pays est arrondi Ć lāentier le plus proche. Le graphique prend donc compte de chacun des scores de bonheur individuel de chaque pays, puis les regroupe par rĆ©gions.
=======Ce diagramme en barres permet de visualiser le score de bonheur le plus prĆ©sent dans une rĆ©gion. Le score de chaque pays est arrondi Ć lāentier le plus proche. Le graphique prend donc compte de chacun des scores de bonheur individuel de chaque pays, puis les regroupe par rĆ©gions.
>>>>>>> ae0140bd50f7df00088e3fa3875c08326d32a60bOn remarque que la plupart des rĆ©gions du monde voient le score de bonheur des diffĆ©rents pays rĆ©partis sur trois scores de bonheur diffĆ©rents. Cependant les scores de bonheur sont souvent consĆ©cutifs (3-4-5, 2-3-4,..) ce qui montre un lien Ć©vident entre le score de bonheur dāun pays et la rĆ©gion du monde dans laquelle il se situe. On constate aussi que depuis 2018, en lāAmĆ©rique latine le score de bonheur est Ć 6 pour une trĆØs grande majoritĆ© des pays. La rĆ©gion est donc assez Ć©quilibrĆ©e tout comme lāAustralie et la Nouvelle-ZĆ©lande qui ont un score de bonheur a 7 depuis 2015. LāEurope de lāEst quant Ć elle est toujours la seule Ć avoir dans certains pays un score de bonheur Ć 8. Les rĆ©gions les moins heureuses dāaprĆØs les graphique sont depuis 2015, lāAfriquesubsaharienne et lāAsie du Sud. LāAfrique du Nord et de lāEst semble voir son score de bonheur augmenter au fil des annĆ©es.
Le bonheur dans le monde
4. Le score de bonheur moyen par rƩgion chaque annƩe
La visualisation suivante reprĆ©sente lāĆ©volution au cours des annĆ©es du score de bonheur moyen de chaque rĆ©gion. Non, ces graphes ne sont pas identiques ;) LāintĆ©rĆŖt principal de ce graphique est de constater en un coup dāoeil que les scores moyens par rĆ©gions restent trĆØs stables. Les rĆ©gions ont Ć©tĆ© ordonnĆ©es par ordre dĆ©croissant, de la rĆ©gion possĆ©dant le meilleur score Ć celle possĆ©dant le moins bon.
5. Classement [à déplacer]
======= >>>>>>> ae0140bd50f7df00088e3fa3875c08326d32a60bIV) Analyse factorielle : Quels facteurs contribuent le plus au bonheur dans le monde ?
Les scores de bonheur prĆ©cĆ©demment mis en lumiĆØre sāexpliquent par diffĆ©rents facteurs :
La libertƩ
LāespĆ©rance de vie
Le PIB par habitant
La gƩnƩrositƩ
La confiance dans le gouvernement en place
Le support social (par la famille et les amis)
Le jeu de donnĆ©es possĆØde des champs dĆ©crivant le niveau de contribution de chacun de ces facteurs au score du bonheur (tous les champs dont le nom commence par Explained_by_ā¦).
En plus de ces champs, les jeux de donnĆ©es des annĆ©es 2020 et 2021 possĆØdent des champs donnant des valeurs pour ces facteurs (Generosity, Freedom, Life_expectancyā¦).
<<<<<<< HEADCette partie sāattachera donc Ć tenter dāobserver les corrĆ©lations pouvant exister entre ces facteurs et un score de bonheur Ć©levĆ© ou non.
CommenƧons par le facteur ālibertĆ©ā: la visualisation suivante est un graphique en nuage de points, prĆ©sentant en abscisse les valeurs enregistrĆ©es pour le facteur ālibertĆ©ā et en ordonnĆ©e les valeurs de score de bonheur correspondantes.
On constate immĆ©diatement Ć la visualisation de ce graphique que le score de bonheur, comme on pouvait lĆ©gitimement sāy attendre, est bien corrĆ©lĆ© au score de bonheur des diffĆ©rents pays.
Effectuons la mĆŖme analyse pour le PIB par habitant, lāespĆ©rance de vie et le soutien social:
On peut une fois encore observer une corrƩlation gƩnƩrale entre ces
derniers facteurs et le score de bonheur.
Cependant, chacun des facteurs fournis dans ce dataset ne contribue par
nƩcessairement grandement au score de bonheur.
En effet, voici les graphiques de corrƩlation obtenus pour les facteurs
āgĆ©nĆ©rositĆ©ā et āconfiance dans le gouvernementā:
Cette partie sāattachera donc Ć tenter dāobserver les corrĆ©lations pouvant exister entre ces facteurs et un score de bonheur Ć©levĆ© ou non.
Pour chacun des facteurs Ć©tudiĆ©s, nous nous attendons Ć observer une corrĆ©lation linĆ©aire positive : plus une population est riche, en bonne santĆ©, libre, entourĆ©e et gĆ©nĆ©reuse, plus elle est censĆ©e ĆŖtre heureuse, nāest-ce pas ?
Les visualisations rƩalisƩes
1. La corrƩlation de chaque facteur et le score de bonheur des pays du monde
Lāensemble des visualisations suivantes sont rĆ©alisĆ©es avec les donnĆ©es de lāannĆ©e 2021, car ce sont les donnĆ©es les plus rĆ©centes que nous possĆ©dons Ć ce jour.
CommenƧons par le facteur āLibertĆ©ā: la visualisation suivante est un graphique en nuage de points, prĆ©sentant en abscisse les valeurs enregistrĆ©es pour le facteur ālibertĆ©ā et en ordonnĆ©e les valeurs de score de bonheur correspondantes pour chaque pays.
On constate immĆ©diatement Ć la visualisation de ce graphique que le sentiment de libertĆ©, comme on pouvait lĆ©gitimement sāy attendre, est bien corrĆ©lĆ© positivement au score de bonheur des diffĆ©rents pays. Plus les habitants dāun pays se sentent libres, plus ils sont heureux.
Effectuons la mĆŖme analyse pour le PIB par habitant, lāespĆ©rance de vie et le soutien social :
On peut encore une fois observer une corrƩlation positive entre ces derniers facteurs et le score de bonheur.
Concernant le facteur de confiance en le gouvernement, nous avons Ć©tĆ© surpris de constater Ć premiĆØre vue une corrĆ©lation nĆ©gative : des habitants en accord avec leur rĆ©gime politique ne seraient pas plus heureux quāune population soumise Ć une dictature ? Cela ne fait pas beaucoup de sens, ainsi nous nous sommes rendus compte que certains jeux de donnĆ©es comprennaient non pas le facteur āConfiance dans le gouvernementā mais āPerception de corruptionā. Nous avons alors harmonisĆ© toutes les donnĆ©es pour construire la visualisation suivante :
On constate bien que plus les habitants ressentent de la corruption dans leur pays, moins ils sont heureux. Autrement dit, plus les habitants ont confiance en leur gouvernement, plus ils sont heureux.
Cependant, chacun des facteurs fournis dans ce dataset ne contribue par nƩcessairement grandement au score de bonheur.
En effet, voici le graphique de corrĆ©lation obtenu pour le facteur āGĆ©nĆ©rositĆ©ā :
>>>>>>> ae0140bd50f7df00088e3fa3875c08326d32a60bOn constate cette fois-ci, et Ć lāinverse des graphes prĆ©cĆ©demment
ƩtudiƩs, que les valeurs sont relativement ƩparpillƩes et ne
permettent pas dāĆ©tablir une corrĆ©lation entre la gĆ©nĆ©rositĆ© et le score
de bonheur.
Ce facteur sont donc a priori moins impactants sur les variations de
score entre les diffƩrents pays.
2. La corrĆ©lation entre les diffĆ©rents facteurs proposĆ©s dans un dataset supplĆ©mentaire et les scores de bonheur de lāannĆ©e 2021
Le dataset spĆ©cifique Ć lāannĆ©e 2021 prend en compte diffĆ©rents facteurs supplĆ©mentaires. En effet on y trouve : le temps dāensoleillement annuel de la ville, son taux de pollution, le prix de lāeau, le niveau dāobĆ©sitĆ© du pays, le temps de travail moyen, le nombre dāactivitĆ©s en extĆ©rieur.
Le graphique qui suit montre la corrƩlation Ʃventuelle entre le score de bonheur et le niveau de pollution de la ville. Les villes sont rassemblƩes par rƩgions du monde.
<<<<<<< HEAD ======= >>>>>>> ae0140bd50f7df00088e3fa3875c08326d32a60bOn constate une corrélation assez claire entre les deux facteurs. Plus le niveau de pollution est faible plus le score de bonheur est élevé. Le niveau de pollution semble donc être un facteur impactant le score de bonheur.
Le dataset complĆ©ment de 2021 propose aussi une colonne donnant le prix de lāeau des diffĆ©rentes villes. A nouveau si on compare ce chiffre avec le score de bonheur de la ville en question nous pouvons voir une corrĆ©lation assez surprenante. En effet, les lieux ou le prix de lāeau est le plus faible sont les lieux avec le score de bonheur le plus faible. On peut alors penser que plus le prix de lāeau est Ć©levĆ© plus le pays est riche et dĆ©veloppĆ© ce qui peut ĆŖtre un facteur important du score de bonheur.
<<<<<<< HEADAfin de vĆ©rifier lāobservation faites suite au graphique prĆ©cĆ©dent il peut ĆŖtre interessant dāobserver la courbe du PIB par habitant en fonction du prix de lāeau.
=======Afin de vĆ©rifier lāobservation faites suite au graphique prĆ©cĆ©dent il peut ĆŖtre interessant dāobserver la courbe du PIB par habitant en fonction du prix de lāeau.
>>>>>>> ae0140bd50f7df00088e3fa3875c08326d32a60bLe graphique est en accord avec ce qui avait Ć©tĆ© observĆ©. En effet, plus le PIB est Ć©levĆ© plus le prix de lāeau augmente ce qui entraine une forme de corrĆ©lation entre le prix de lāeau et le score de bonheur.
III) Analyse gĆ©ographique : Yāa-t-il des rĆ©gions du monde moins heureuses que dāautres ?
Dans cette partie, le but est de dĆ©terminer si le bonheur a des prĆ©fĆ©rences gĆ©ographiques, et dāidentifier les critĆØres qui rendent les populations de rĆ©gions spĆ©cifiques plus heureuses que les autres.
Les visualisations rƩalisƩes
Un boxplot qui indique la distribution des scores de bonheur de chaque rƩgion
Une carte du monde colorƩe par pays en fonction du score de bonheur (avec leaflet)
Faire des scatterplots pour les différents critères en fonction du niveau de bonheur par région (moyenne sur toutes les années ou évolution dans le temps ?)
La distribution des scores de bonheur de chaque rƩgion chaque annƩe
La visualisation du boxplot nous permet de situer rapidement les scores de bonheurs des pays dāune mĆŖme rĆ©gion. On constate en un coup dāoeil que les 3 rĆ©gions du monde les plus heureuses sont la Nouvelle ZĆ©lande, lāAmĆ©rique du Nord et lāEurope de lāOuest.